[发明专利]一种基于网络和业务关系的载波网络故障诊断方法及系统有效

专利信息
申请号: 202110577817.5 申请日: 2021-05-26
公开(公告)号: CN113315660B 公开(公告)日: 2022-05-10
发明(设计)人: 施展;付佳佳;梁宇图 申请(专利权)人: 广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力调度控制中心
主分类号: H04L41/0631 分类号: H04L41/0631;H04L41/0677;H04L41/0823;H04L41/14;H04L12/46
代理公司: 广州三环专利商标代理有限公司 44202 代理人: 陈旭红;吴落
地址: 510000 广东*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 基于 网络 业务 关系 载波 故障诊断 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种基于网络和业务关系的载波网络故障诊断方法,其特征在于,包括:

根据底层网络和虚拟网络的关系,构建故障传播模型;

根据所述底层网络和所述虚拟网络中链路发生故障的可信度、链路的虚拟业务承载量、链路归一化后的虚拟业务承载量和链路归一化后发生故障的可信度,对所述故障传播模型进行优化,得到优化故障传播模型;

根据所述优化故障传播模型,获取故障可信度大于预设阈值的底层链路,并构建疑似故障集合;

对所述疑似故障集合进行故障定位,获取可信度评估值最大的故障集作为最优的疑似故障集合。

2.根据权利要求1所述的基于网络和业务关系的载波网络故障诊断方法,其特征在于,所述链路发生故障的可信度,通过以下公式进行计算:

其中,表示链路xn的故障可信度,表示链路xn故障时,可能导致出现的负症状,S表示网络管理系统获取到的所有负症状,运算符|*|表示求解集合中元素的数量。

3.根据权利要求1所述的基于网络和业务关系的载波网络故障诊断方法,其特征在于,所述链路的虚拟业务承载量,通过以下公式进行计算:

其中,表示链路xn的归一化前的虚拟业务承载量,z表示链路xn上承载的电力业务的类型,δj表示电力业务类型j的电力业务的数量。

4.根据权利要求1所述的基于网络和业务关系的载波网络故障诊断方法,其特征在于,所述链路的归一化后的虚拟业务承载量,通过以下公式进行计算:

其中,表示链路xn的归一化前的虚拟业务承载量,表示链路xn归一化后的虚拟业务承载量,maxΘ表示所有链路中承载的虚拟业务的最大值,minΘ表示所有链路中承载的虚拟业务的最小值。

5.根据权利要求1所述的基于网络和业务关系的载波网络故障诊断方法,其特征在于,所述链路归一化后发生故障的可信度,通过以下公式进行计算:

其中,表示归一化后的链路xn故障可信度,表示链路xn归一化后的虚拟业务承载量,表示链路xn的归一化前的虚拟业务承载量。

6.根据权利要求1所述的基于网络和业务关系的载波网络故障诊断方法,其特征在于,所述对所述疑似故障集合进行故障定位,获取可信度评估值最大的故障集作为最优的疑似故障集合,包括:

根据所述疑似故障集合,计算所述疑似故障集合中所有故障集的可信度评估值;

选择可信度评估值最大的故障集作为最优的疑似故障集合。

7.一种基于网络和业务关系的载波网络故障诊断系统,其特征在于,包括:

模型构建模块,用于根据底层网络和虚拟网络的关系,构建故障传播模型;

模型优化模块,用于根据所述底层网络和所述虚拟网络中链路发生故障的可信度、链路的虚拟业务承载量、链路归一化后的虚拟业务承载量和链路归一化后发生故障的可信度,对所述故障传播模型进行优化,得到优化故障传播模型;

疑似故障获取模块,用于根据所述优化故障传播模型,获取故障可信度大于预设阈值的底层链路,并构建疑似故障集合;

疑似故障筛选模块,用于对所述疑似故障集合进行故障定位,获取可信度评估值最大的故障集作为最优的疑似故障集合。

8.一种计算机终端设备,其特征在于,包括:

一个或多个处理器;

存储器,与所述处理器耦接,用于存储一个或多个程序;

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至6任一项所述的基于网络和业务关系的载波网络故障诊断方法。

9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的基于网络和业务关系的载波网络故障诊断方法。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力调度控制中心,未经广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力调度控制中心许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202110577817.5/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top